Возможности формализации деятельности оператора

 

Применение математических методов в инженер­ной психологии основано во многих случаях на фор­мализации деятельности оператора. В самом общем случае под формализацией (от лат. forma — вид, образ) понимается уточнение содержания познания, осуще­ствляемое посредством того, что изучаемому объекту (в инженерной психологии — деятельности оператора) определенным образом сопоставляются некоторые материальные конструкции, обладающие относитель­но устойчивым характером и позволяющие в силу это­го выявлять и фиксировать существенные и закономер­ные стороны рассматриваемых объектов. Особенность формализации как гносеологического приема состоит в том, что совершающееся с ее помощью выявление и уточнение содержания происходит через выявление и фиксацию его формы. Во всякой формализации всегда присутствует момент огрубления живой, развивающей­ся действительности. Однако это огрубление является необходимой стороной процесса познания.

Основное значение для формализации имеют зна­ки специального характера, в частности, применяемые в математике. Проведение формализации всегда сопровождается противоречием между формой и содержа­нием. Опыт показывает, что если формализуется дос­таточно богатая содержанием теория, область научно­го знания (например, деятельность оператора), то она не может быть полностью отображена в формальной системе; в этой области всегда остается невыявленный, неформализуемыи остаток. Это несоответствие между формализацией и формализуемым содержанием выс­тупает в качестве внутреннего источника развития формально-логических средств науки. Преодоление указанного противоречия происходит путем построе­ния новых формальных систем, в которых формализу­ется часть того, что не было учтено при предшествую­щих формализациях. Таким образом осуществляется все более глубокая формализация содержания, никог­да, однако, не достигающая абсолютной полноты*.

Рассмотренные общефилософские и общеметодо­логические проблемы формализации научного знания имеют непосредственное отношение к инженерной психологии. Именно в ней открываются особенно боль­шие возможности для формализации деятельности человека. Этому способствуют следующие обстоятель­ства [77]. В изучаемой здесь деятельности человек ре­шает ограниченный круг технических задач, а его дей­ствия зачастую оказываются детерминированными извне техническими условиями. Помимо этого для операторской деятельности отбирается определенный круг людей, психофизиологические показатели кото­рых отвечают соответствующим требованиям. Оба эти обстоятельства способствуют как ограничению числа существующих психологических переменных, опреде­ляющих поведение операторов, так и уменьшению различий в их поведении. Все это и дает основание для формализованного описания психологических законо­мерностей деятельности оператора.

Формализация деятельности оператора, как отме­чается в [207], предполагает в первую очередь матема­тическое моделирование его трудового процесса. В об­щем случае модель любой деятельности может быть представлена в виде набора взаимосвязанных между собой частных моделей. При моделировании необхо­димо учитывать форму и тип труда (управление систе­мой, техническое обслуживание, ремонт и т. п.); состав­ляющие трудовой процесс операции, их взаимосвязь, точность и время выполнения; влияние на них направ­ленности деятельности, дефицита времени, внешних условий и многих других факторов.

Применяемые на практике модели можно класси­фицировать по функциональному назначению (модели информационного поиска [62], принятия решений [17], значащих переживаний [77], приобретения и утраты навыков [10], технической диагностики и устранения неисправностей [17] и др.) и принципу построения {информационные, игровые, структурно-алгоритмичес­кие и пр.). Приведенные модели, классифицированные по функциональному назначению, являются частными моделями, отображающими либо отдельные стороны деятельности, либо ее отдельные количественные ха­рактеристики (точность, надежность, производитель­ность и т. п.), но не моделируют профессиональную деятельность в целом как специфическое сложное явление. Некоторые из этих моделей будут рассмотре­ны при изучении соответствующих разделов.

Полная модель деятельности человека может быть получена лишь на основе комбинированного использова­ния частных моделей с учетом специфики связи между ними, обусловленными психофизиологическими возмож­ностями человека и характерными для данной системы условиями его деятельности. В таких моделях возможнос­ти формализации, как правило, меньше по сравнению с частными моделями. В них обычно остается не учитывае­мый, не формализуемый остаток, поэтому полные модели являются большим огрублением действительности, чем частные модели. Однако это обстоятельство не может служить основанием для отказа от формализации деятель­ности оператора. Важно только учитывать степень огруб­ления и с учетом этого применять созданные модели на практике и делать соответствующие выводы. Наличие же неформализуемого остатка является обычно стимулом для дальнейшего совершенствования разработанных моделей. Разработка математических моделей деятельности опера­тора является важнейшим направлением применения ма­тематических методов в инженерной психологии.

Анализ деятельности человека в СЧМ показывает, что современный уровень развития отдельных матема­тических методов и недостаточная степень познания психофизиологических и интеллектуальных характери­стик, а также поведенческих мотивов человека не по­зволяют в настоящее время предложить универсаль­ного метода формализации, адекватно описывающего все эти процессы в деятельности человека. Поэтому для описания и оценки деятельности человека в инже­нерной психологии используется большое число раз­нообразных математических методов. В связи с этим выбор математического аппарата и построения на его основе адекватной математической модели становится самостоятельной проблемой. Чтобы уменьшить затруд­нения, возникающие при выборе подходящей модели, стремятся каким-то образом классифицировать уже известные модели, методы их построения и анализа, а также определить возможные области их применения. Одна из таких классификаций, основанная на делении моделей на частные и общие, рассмотрена выше. Дру­гие подходы к классификации математических моде­лей приведены в работах [40, 107, 178]. Однако эти классификации несколько громоздки и не всегда дос­таточно информативны, что затрудняет их практичес­кое использование.

Одной из наиболее полных и пригодных для прак­тического использования является классификация, предложенная А.В. Кудрявцевым [83]. Она приведена в табл. 8.1. В этой классификации выделены два основ­ных класса моделей операторской деятельности: моде­ли конкретной задачи и модели оператора (класса за­дач). Модели первого класса нестабильны, поскольку изменяются от задачи к задаче даже для одного режи­ма работы оператора. В то же время эти модели доволь­но универсальны за счет более широкой сферы при­менения. Отмеченных недостатков в определенной мере лишены модели оператора, однако каждая из них (кроме, пожалуй, структурно-алгоритмических) может быть эффективно использована только в своей специ­фической области.

Для построения моделей деятельности оператора, как следует из табл. 8.2, может быть использован раз­личный математический аппарат.

Таблица 8.1

 

Классификация математических моделей операторской деятельности

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Класс моделей	Тип моделей	Основной математический аппарат	Основное назначение (основная область применения)
Модели задачи	автоматные	теория автоматов	формальное описание деятельности
алгоритмические	теория алгоритмов
сетевые	методы сетевого планирования и управления и другие сетевые методы
теоретико-множественные	теория множеств
структурные	теория надежности, теория вероятностей	оценка надежности деятельности
Модели оператора (модели класса задач)	структурно-алгоритмические	теория графов, матричная алгебра, теория вероятностей	формальное описание деятельности
сервомодели (модели слежения)	теория автоматического управления	задачи компенсаторного и преследующего слежения
сервисные (модели обслуживания)	теория массового обслуживания	задачи обслуживания различного рода заявок
информационные	теория информации	задачи распределения и ретрансляции информации
игровые	теория игр и статистических решений	задачи принятия решений в условиях неопределенности и противодействия, в конфликтной или проблемной ситуации
эвристические	эвристическое программирование, теория искусственного интеллекта
ситуационные	теория продуктивного мышления, теория нечетких множеств

Таблица 8.2

 

Возможности применения математических методов в инженерной психологии

 

 

Метод	Степень выполнения требований
размерность	неопределенность	динамичность	факторность	описательность
Теория информации	высокая	средняя	отсутствует	средняя	средняя
Теория массового обслуживания	высокая	средняя	средняя	средняя	отсутствует
Теория автоматического управления	средняя	малая	высокая	отсутствует	малая
Теория автоматов, теория алгоритмов	малая	средняя	средняя	отсутствует	средняя
Теория игр и статистических решений	средняя	высокая	средняя	средняя	высокая
Сетевые методы	малая	средняя	средняя	отсутствует	средняя
Теория множеств	малая	высокая	средняя	средняя	средняя

 

К математическим методам в инженерной психо­логии предъявляются следующие требования: размер­ность (описание процессов управления со многими неизвестными), динамичность (учет фактора времени), неопределенность (учет случайных, вероятностных составляющих в деятельности оператора), факторностъ (учет специфических особенностей поведения челове­ка, например, напряженности, эмоций и т. п.), описа-тельность (возможность описания внутренних, психо­физиологических механизмов деятельности человека). Кроме того, применяемые методы должны допускать возможность описания деятельности человека и фун­кционирования машины с единых позиций, с помощью единых показателей и характеристик [196]. Сравни­тельная характеристика различных методов приведе­на в табл. 8.2.

Из этой таблицы видно, что метод, одинаково хоро­шо учитывающий все характеристики деятельности оператора, практически отсутствует. Каждый из рас­смотренных методов оптимален лишь по одной — двум характеристикам, иными словами, удачно описывает лишь определенные стороны деятельности оператора. Поэтому при решении инженерно-психологических задач очень часто приходится применять комбинацию тех или иных методов. Это можно сделать, воспользо­вавшись данными табл. 8.1. и 8.2. Рассмотрим более подробно возможности и особенности применения различных математических методов, перечисленных в этих таблицах, для построения моделей деятельности оператора.

 

8.3. Математическое моделирование деятельности
оператора: модели задачи

 

Многие из моделей, перечисленные в табл. 8.1. и прежде всего модели первого вида (модели задачи) строятся на использовании структурного подхода. Под ним в общем случае понимается описание (с помощью определенной системы символов и правил их комби­наций) взаимосвязей между различными сторонами (элементами) изучаемого явления. В общей психологии разработан ряд моделей для структурного описания восприятия, памяти, принятия решения, процессов коммуникации и т. п. [92]. Широкое применение струк­турный подход находит и в инженерной психологии. В основе его лежит представление деятельности опе­ратора в виде определенной последовательности вы­полняемых действий. На этой основе базируется, на­пример, обобщенный структурный метод определения надежности оператора, к числу структурных относят­ся и многие из расчетных методов определения време­ни решения задачи оператором, на базе структурного подхода осуществляется алгоритмическое описание и анализ деятельности оператора, разрабатываются структурно-алгоритмические, сетевые и автоматные модели деятельности оператора. Дадим им краткую характеристику.

Применение в инженерной психологии теории автоматов и построение на ее основе моделей деятель­ности оператора основано на представлении ее как процесса функционирования конечного цифрового (дискретного) автомата [83, 174]. Под ним понимается математическая модель различного рода систем, кото­рые принимают, хранят и перерабатывают в дискрет­ном времени дискретную информацию. Такую модель можно применять, если деятельность оператора пред­ставляет собой дискретный стохастический процесс, состоящий из отдельных управляющих воздействий, формируемых на основании поступающей на сенсор­ные входы человека информации. Поэтому автоматные модели являются удобным средством представления и описания деятельности управляющего типа. Из абст­рактной теории автоматов известно, что процесс вы­полнения алгоритма (в данном случае — деятельности оператора) математически может быть представлен композицией двух абстрактных автоматов: управляю­щего и операционного (рис. 8.3).

Операционный автомат A₂ непосредственно осу­ществляет необходимые преобразования, а управляю­щий автомат А₁ управляет этими процессами в соот­ветствии с заложенной программой, исходными данными Н₀ и случайными внутренними N₁ (напри­мер, ошибки оператора) и внешними N₂ факторами, оказывающими влияние на временные, точностные и надежностные характеристики деятельности. Такой подход полностью соответствует общекиберяетической модели деятельности.

 

Рис. 8.3. Композиционная автоматная (а) и общекибернетическая (б) модели деятельности оператора.

 

Деятельность оператора как процесс функциони­рования дискретного абстрактного автомата может быть представлена следующим образом. Афферентный (от лат. afferens — приносящий)поток дискретной ин­формации х (считывание показаний приборов, воспри­ятие команд и т. п.), поступающий на вход оператора, переводит его как некоторую управляющую систему из состояния y(t) в состояние y(t+1). Результатом тако­го преобразования является дискретный стохастичес­кий поток эфферентности (от лат. efferens — вынося­щий) информации z (нажатие кнопки, установка переключателей, доклад и т. д.); при этом система пе­реходит в новое состояние. Данный процесс цикли­чески повторяется при переходе СЧМ из исходного состояния Н₀ в требуемое Н_k, то есть реализуется фун­кция управления

(8.3)

где D — совокупная деятельность, которую нужно со­вершить в системе для перевода ее из состояния Н₀ в состояние H_k.

Автоматное представление деятельности оператора предполагает ее ярко выраженный дискретный характер. Это приводит к важному заключению о принципиальной допустимости декомпозиции математичес­кого описания деятельности оператора. Декомпозиция операционного автомата позволяет перейти от решения задачи отображения (8.3) в общем виде к описанию отдельных подавтоматов, характеризующих элементар­ные действия оператора, что значительно проще. При этом используются промежуточные результаты преоб­разований H_i-1––––––––>H_i.

Зная входные сигналы автомата в целом или его отдельных подавтоматов и их функции переходов, мож­но описать их реакции (действия оператора). В простей­ших случаях автоматные модели строятся на основе детерминированных абстрактных автоматов, в более сложных случаях — на основе вероятностных автома­тов, функционирование которых в каждом такте рабо­ты описывается вероятностными законами.

Автоматные модели деятельности оператора об­ладают рядом достоинств, среди которых следует от­метить возможность в равной степени описания как машинного, так и человеческого звена в системе «че­ловек-машина», простоту построения модели, возмож­ность ее сопряжения с моделями других типов. В то же время этим моделям присущ и ряд недостатков: описание деятельности с позиций бихевиоризма (от лат. behavior — поведение), т. е. в основе модели лежит простейшая поведенческая формула «стимул-ре­акция», поэтому она не может претендовать на пол­ную адекватность описания реальной деятельности, поскольку в ней выпадает ее существенный компо­нент, связанный с высшей нервной деятельностью человека, его сознанием и мышлением. Поэтому применение автоматных моделей ограничено лишь теми видами деятельности управляющего типа, имеющими жестко алгоритмический характер. Возможности мо­дели могут быть расширены путем применения веро­ятностных моделей и имитационного моделирования с помощью ЭВМ.

На базе структурного подхода может быть постро­ена целая группа моделей, условно называемых сете­выми. В основу их построения положены те или иные виды сетей. Наиболее полно разработаны модели, в основу которых положены традиционные методы се­тевого планирования и управления (СПУ). Для построения сетевой модели деятельность оператора разбива­ется на ряд отдельных действий, имеющих вполне определенный смысл, например, нажатие кнопки, включение тумблера, движение руки к органу управ­ления, перемещение взгляда, опознание характерис­тики объекта и т. п. На языке сетевых моделей эти действия называются работами, а моменты их завер­шения — событиями. Каждая работа в конечном итоге должна быть охарактеризована двумя параметрами — математическим ожиданием и дисперсией продолжи­тельности (времени выполнения) работы. Общее время решения задачи оператором равно продолжительности критического пути. В таком виде модель используется для априорной оценки времени решения задачи опе­ратором, а также для описания и оптимизации группо­вой деятельности операторов [27, 61]. Основным дос­тоинством сетевой модели является возможность учета последовательно-параллельного характера выполнения отдельных действий оператором (группой операторов). Остальные достоинства и недостатки такие же, как у автоматных моделей.

Принципиально новым подходом в теории и прак­тике сетевых методов являются функциональные сети [137]. Они представляют собой языково-алгебраическую систему для описания поведения логико-динамических объектов дискретного типа любой природы, в том числе и деятельности оператора. Функциональные сети являются обобщением аппарата алгоритмических, автоматных, традиционных сетевых методов; они при­меняются для построения математических моделей, позволяющих получать вероятностные и ресурсные (в том числе и временные) характеристики деятельности оператора.

Применение функциональных сетей позволяет перейти от ретроспективных индуктивно-эмпиричес­ких методов к более прогностичным дедуктивно-фор­мальным методам исследования, отражающим как специфические свойства отдельных элементов (и че­ловека, и машины), так и их системную результативность и устойчивость функционирования.

Еще одной разновидностью сетевых моделей является описание различных управляющих действий че­ловека (более широко — его поступков) с помощью фреймов. Фрейм (от лат. frame — рама, скелет) — это иерархически упорядоченная структура данных, кото­рая является минимально необходимой для задания стереотипных ситуаций или данного класса объектов. В инженерной психологии аппарат фреймов использу­ется для описания и анализа ошибочных действий оператора [78].

Для построения сетевых моделей деятельности опе­ратора может быть использован также математический аппарат сетей Петри [27, 138]. Сеть Петри представля­ет математическую модель дискретных систем с парал­лельно функционирующими и асинхронно взаимодей­ствующими компонентами. Предложены немецким ученым К. Петри в начале 60-х гг. Графически сети Петри (рис.8.4) представляют собой двухдольный ори­ентированный мультиграф с вершинами двух типов: переходами (моделирующими события в дискретной системе) и позициями (моделирующими предусловия выполнения события и постусловия, возникающие пос­ле события). Позиции графически обозначаются кру­жочками, переходы — черточками (рис. 8.4). Направлен­ное ребро может связывать только позицию и переход. Кроме того, задается начальная разметка позиций: каж­дой из них сопоставляется одно из чисел 0, 1, 2... (число маркеров или фишек). Этим числом моделируется не­которая емкость позиций, количество ресурсов в ней. По отношению к переходам позиции могут быть входными или

Рис. 8.4. Графическое изображение сети Петри.

 

выходными. Некоторый переход t называет­ся возбужденным или разрешенным (и может срабо­тать), если число фишек его входной позиции р не меньше числа ребер, ведущих из р в t. Срабатывание возбужденного перехода заключается в удалении из каждой его входной позиции р числа фишек, равного числу ребер, ведущих из р в t, и добавлении в каждую его выходную позицию q числа фишек, равного числу ребер, ведущих из t в q. В результате срабатывания перехода получается новая разметка сети Петри. Два возбужденных перехода с общими позициями не долж­ны срабатывать одновременно [166].

С помощью сетей Петри моделируются не времен­ные, а причинно-следственные связи. Они широко при­меняются для моделирования различных систем. В ин­женерной психологии их используют для описания, проектирования и исследования деятельности операто­ра (группы операторов), определения показателей ка­чества деятельности, расчета надежности системы «че­ловек-машина». Например, в работе [138] сети Петри использованы для моделирования групповой деятельно­сти операторов алгоритмических СЧМ. Для этого с каж­дым переходом сети, соответствующим действиям опе­ратора, связываются соответствующие этому действию математическое ожидание и дисперсия времени, а так­же вероятность его безошибочного выполнения, а с каждой позицией — вероятность передачи управления, от одного действия к другому. Эти характеристики за­даются с учетом сложности и структуры пультов управ­ления операторов, воздействий факторов внешней сре­ды, наличия напряженности в деятельности операторов, вызванной дефицитом времени на выполнение алгорит­ма. Для определения характеристик деятельности опе­ратора сеть представляется в виде формульной записи. В дальнейшем осуществляется последовательное сокра­щение этой записи путем применения к каждой из операций формулы соответствующих ей соотношений, которые используются в аналитических методах оцен­ки вероятностных характеристик алгоритмов при эле­ментарных преобразованиях, упрощающих граф, пред­ставляющий алгоритм.

Собственно моделирование групповой деятельно­сти осуществляется следующим образом. По словесному описанию алгоритма групповой деятельности (инст­рукции по эксплуатации) строится сеть Петри, отобра­жающая этот алгоритм. Для этого используется систе­ма переходов от вершин параллельной граф-схемы алгоритма к фрагментам сети Петри. На основе ана­лиза особенностей групповой деятельности (наличие операций приема и выдачи команд) сделан вывод о це­лесообразности расширения системы переходов путем введения двух дополнительных вершин типа «прием команды» и «выдача команды», что позволяет упрос­тить процедуру алгоритма построения сети и процеду­ру его анализа на корректность. В таком виде сеть Петри применяется для априорной оценки групповой деятельности по критериям математического ожидания и дисперсии времени выполнения алгоритма группой, вероятности его своевременного и безошибочного выполнения [138].

На базе структурного подхода строятся также ал­горитмические и структурные модели. Алгоритмичес­кие модели характеризуются использованием алгорит­мического языка, впервые примененного в инженерной психологии Г.М. Зараковским [52]. Модели этого клас­са в принципе могут использоваться для описания любой целостной деятельности, имеющей дискретный характер. Важнейшими ограничениями для примене­ния этих моделей служат отсутствие в них операций синтеза и нестохастический характер используемых в них алгоритмов. По этой причине алгоритмические модели имеют в основном лишь дискурсивное (от лат. discursis — рассуждение), т. е. формальное, не допус­кающее расчета применение к сложной целостной деятельности. Однако для отдельных видов деятельно­сти, для которых удается построить алгоритм, введены и нормативные дополнения [цит. по 178]. В этом слу­чае они используются для определения показателей сложности и стереотипности деятельности оператора. Особенно продуктивным применение этих моделей оказывается при использовании нормированных пока­зателей [10].

Структурные модели отображают деятельность оператора с точки зрения ее надежности и эффективности. В определенной мере эти модели представля­ют собой обобщение алгоритмических для совокупно­сти режимов работы, выполняемых оператором задач, алгоритмов их решения, блоков (составляющих алго­ритмы) и конкретных сенсорных, моторных и логи­ческих операций. Существенным отличием структур­ных моделей от алгоритмических является разработка «типовых блоков» с известными (в общем виде) веро­ятностными и временными характеристиками. Из таких блоков как из «кирпичиков» можно синтезиро­вать структуры сложной деятельности и рассчитывать ее вероятностные и надежностные характеристики. В дальнейшем этот метод трансформировался в фун­кционально-структурную теорию СЧМ, в основе ко­торой лежат рассмотренные ранее функциональные сети [137].

В ряде случаев модели деятельности оператора могут строится на базе математического аппарата те­ории множеств. Под ней понимается раздел математи­ки, исследующий общее свойство множеств. Множе­ством называется любое объединение в одно целое некоторых определенных и различных между собой объектов нашего восприятия или мысли [166]. Теоре­тико-множественные модели в инженерной психоло­гии предложены К-С. Козловым для описания процес­са информационного поиска оператором, описания процессов обучения; на их основе разработаны элемен­ты семантической теории информации [7QJ. CJL Бори­сов использовал теоретико-множественную модель для оценки степени неупорядоченности оперативного поля пультов управления [10].

Дальнейшим развитием теоретико-множественно­го подхода в инженерной психологии является приме­нение размытых (нечетких) множеств, понятие о кото­рых введено Л. Заде [цит. по 173]. Такой подход основан на том, что ключевые элементы в человеческом мыш­лении являются классами объектов, в которых переход от принадлежности к одному классу и непринадлеж­ности к нему составляет непрерывный континуум, и. что логика причинно-следственной связи в человечес­ком мышлении отличается от формальной логики и подчиняется многозначной логике. Класс, который допускает возможность частичного членства, называ­ется размытым, или нечетким, множеством. Такое мно­жество объектов задается с помощью функции при­надлежности, принимающей численные значения в диапазоне [0—1] в соответствии со степенью принад­лежности объекта к данному множеству. Размытое множество характеризуется функцией принадлежнос­ти μ_а: u –––––– > 0,1, описывающей каждый элемент

u ϵ U некоторым числом μ_а (u) из интервала [0—1].

Нечеткое множество наиболее адекватно описы­вают процессы оперативного мышления оператора, поэтому они являются хорошей моделью для описания процессов принятия решения [27, 195], они находят применение для описания явлений неопределенности, с которой часто сталкиваются при решении различного рода инженерно-психологических задач [184]. Инте­ресна попытка применения Г. Г. Маньшиным аппарата нечетких множеств для проведения инженерно-психо­логической оценки СЧМ [173].